Digitalisierung und Analytics
Autobauer verschlafen den Big-Data-Trend
Für die Studie befragte BearingPoint 120 Entscheider aus großen Automobilkonzernen und Tier-1-Zulieferern in Europa. Zwei Drittel der Teilnehmer stammen aus Automobilkonzernen. Das Thema Big DataBig Data und Analytics sei zwar in den Unternehmen angekommen, berichtet das Beratungshaus. 94 Prozent der Befragten hielten es für relevant. In vollem Umfang setzen jedoch lediglich sieben Prozent entsprechende Systeme ein. Weitere 24 Prozent haben laut eigenen Angaben zumindest in einigen Bereichen Big-Data- und Analytics-Techniken implementiert. Alles zu Big Data auf CIO.de
- Big Data Status in der Automobilbranche
Für 94 Prozent der Befragten ist Big Data & Analytics im Unternehmen bereits relevant. - Anwendungsfelder
Die Unternehmen haben Big Data & Analytics wahrgenommen und sehen es größtenteils als ein „must have“ in der Automobilindustrie. - Datenaustausch
Im Moment fehlt es an einem bereichsübergreifenden und geregelten Datenaustausch entlang der automobilen Wertschöpfungskette. - Technische Voraussetzungen
Laut der Mehrheit der Befragten sind die technischen Voraussetzungen für Big Data & Analytics ansatzweise gegeben. - Stellenwert Datenaustausch
Für den effizienten Nutzen von Big Data & Analytics muss ein geregelter Datenaustausch über alle Bereiche hinweg stattfinden. - Budget für Big Data
Die Investitionen für Big Data & Analytics werden in den kommenden Jahren deutlich steigen. - Big Data Potenziale
Ohne die entsprechende Verknüpfung der Bereiche kann das Potenzial von Big Data & Analytics nicht ausreichend ausgeschöpft werden. - Kundendaten aus dem Web
Big Data & Analytics spielt eine immer stärker werdende Rolle bei der Generierung und Auswertung von Kundendaten aus dem Web. - Big Data in der Produktion
Im Bereich der digitalen Produktion sind noch viele Big-Data- und Analytics-Potenziale ungenutzt. - Die größten Herausforderungen
"Durch die zunehmende Digitalisierung der AutomobilindustrieAutomobilindustrie wächst auch die Bedeutung von Big Data und Analytics", kommentiert Matthias LoebichMatthias Loebich, Leiter des Bereichs Automotive bei BearingPoint, die Ergebnisse. "Die Megatrends Industrie 4.0 und Connected CarsConnected Cars treiben das Thema schnell voran." Zwar sei es erfreulich, dass die Mehrheit der Unternehmen die großen Chancen erkannt habe und immer mehr in einschlägige Entwicklungen investiere. Dennoch stecke das Thema "noch in den Kinderschuhen", die Potenziale müssten stärker ausgeschöpft werden. Profil von Matthias Loebich im CIO-Netzwerk Alles zu Connected Car auf CIO.de Top-Firmen der Branche Automobil
Anwendungsfelder für Big Data und Analytics
Erfolgversprechende Anwendungsfelder sehen die befragten Entscheider vor allem in der Analyse von Kundeninformationen, der Auswertung von Fahrzeugdaten sowie in der Vorhersage von Service- und Produkttrends. Mit den bisher getroffenen Maßnahmen haben 25 Prozent der Umfrageteilnehmer eigenen Angaben zufolge bereits die Effizienz in der Vertriebs- und Betriebsplanung sowie im Entscheidungsprozess verbessert; 22 Prozent sehen Fortschritte in den Kunden- und Lieferantenbeziehungen.
Eine wachsende Rolle werden Big-Data- und Analytics-Systeme künftig beim Generieren und Auswerten von Kundendaten aus dem Web spielen, berichtet BearingPoint weiter. So gaben 92 Prozent der Befragten an, dass Kundendaten derzeit noch nicht intensiv genug ausgewertet würden. Zugleich erwarten sie, dass sich die Relevanz solcher Daten aus dem Web beim Erkennen von Kundenbedürfnissen und im Produktentstehungsprozess innerhalb von fünf Jahren verdoppeln wird.
Ungenutzte Potenziale sind auch in der Produktion der Autobauer und -zulieferer erkennbar. So sind in den meisten Unternehmen die Produktionsanlagen noch nicht in der Lage, Sensor? und Maschinendaten nach bislang unentdeckten Fehlermustern abzusuchen. In den kommenden fünf Jahren erwarten die Befragten zudem einen Anstieg um 230 Prozent in der systematischen Zusammenführung von Sensor? und Maschinendaten. Probleme ließen sich mit solchen Maßnahmen frühzeitig erkennen, was wiederum Ausfallzeiten und damit Kosten reduzieren könne.
Technische Voraussetzungen nur ansatzweise gegeben
Die technischen Voraussetzungen für einen breiten Einsatz von Big-Data- und Analytics-Lösungen sind derzeit zumindest ansatzweise gegeben, so ein weiteres Ergebnis. Cloud-Plattformen etwa und Big-Data-Lakes stellen demnach keine großen Hürden mehr dar. Nachholbedarf gebe es dagegen bei der Verarbeitung der Daten, dem Datenmanagement und beim automatisierten Import- und Export von Datenflüssen. Mehr als die Hälfte der Interviewten hält die technischen Voraussetzungen im eigenen Unternehmen für ausbaufähig.